トラックにおける追い越し予測（Predicting Overtakes in Trucks Using CAN Data）
田中専務拓海先生、最近、部下から「トラックの運行にAIを入れるべきだ」と言われまして、具体的に何ができるのか分からず焦っております。今回の論文はトラックの「追い越し」を予測する研究だと聞きましたが、現場で役に立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ この論文は車内のCAN（C
Neural Networks
4696物理法則を利用したニューラルネットとガウス過程のためのラベル伝播訓練法（Label Propagation Training Schemes for Physics-Informed Neural Networks and Gaussian Processes）
田中専務拓海先生、最近社内で「物理法則を組み込んだAI」って話が出ているんですが、正直よく分からないんです。今回の論文は何を変えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文はデータが少ない場面で「物理法則」を活用するAIの学習を賢く拡張し、予測
1次元振動被積分関数の積分をFLOP効率よく行うニューラルネットワーク — Neural networks can be FLOP-efficient integrators of 1D oscillatory integrands
田中専務拓海さん、最近部下が「ニューラルネットで積分を速くできるらしい」と言ってきて困っているのですが、要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言えば、ある種類の「振動する1次元関数」の積分を、従来の数値積分より少ない計
ビデオにおける半教師あり行動認識のためのTransformer‑ResNetハイブリッド手法（ActNetFormer） — ActNetFormer: Transformer-ResNet Hybrid Method for Semi-Supervised Action Recognition in Videos
田中専務拓海先生、部下から「動画解析にAIを入れれば現場監視や品質検査が効率化する」と言われまして、正直何から手を付ければよいか分かりません。今回の論文は何が新しいんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論としては「少ない手作業ラベルで動画中の行
時空間深層ニューラルネットワークによる季節的火災予測（Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下に『季節先読みで火災を予測できる』なんて話を聞きまして、正直ピンと来ません。うちのような現場に何か役に立つんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。要するに季節スケールで火災の発生しやすさを予測する研究があって、それを
暗黙的ニューラルネットワークにおける潜在表現の影響を探る（Studying the Impact of Latent Representations in Implicit Neural Networks for Scientific Continuous Field Reconstruction）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「連続場の再構成にIMPLICIT NEURAL NETWORKを使えるらしい」と聞きまして。正直、何が新しいのかさっぱりでして、現場に入れて本当に投資対効果が出るのか判断できません。率直に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴
生存分析のための確率的ニューラルネットワークの効率的学習（Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。先日、部下から“確率的ニューラルネットワーク”の研究が良いと聞いたのですが、正直ピンと来なくてして。これって要するに何が新しい論文なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、シンプルにまとめますよ。結論から言うと、この論文は“不
エネルギー効率の高いMIMO記号検出のためのニューロモルフィックなイン・コンテキスト学習（Neuromorphic In-Context Learning for Energy-Efficient MIMO Symbol Detection）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「ICLでMIMOが省電力になる」と言うのですが、何の話かさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずは要点を三つにまとめますよ、結論は「同じ検出性能を保ちながら消費電力を大幅に減らせる」点です。田中専務それは魅力的ですけれど、専
化学的に複雑な環境における粒界の偏析予測のための機械学習フレームワーク（A Machine Learning Framework for the Prediction of Grain Boundary Segregation in Chemically Complex Environments）
田中専務拓海先生、最近部下から「粒界の偏析を機械学習で予測できるらしい」と聞いて困っております。ウチのような中小の工場にも投資対効果があるのか、現場に導入できるのか、ざっくり教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つに整理しますよ。1つ目は「予測が設計
ニューラルネットワークの同時線形連結性（Simultaneous Linear Connectivity of Neural Networks Modulo Permutation）
田中専務拓海先生、最近の論文で「同時線形連結性」って言葉を見かけたのですが、うちのような古い工場にどんな意味があるのでしょうか。要するに導入すると何が変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。まず結論だけを3点でお伝えしますと、1) 複数の学習済みモ